Свёрточные нейронные сети
Вставка
- Опубліковано 1 жов 2024
- В этом видео представлены краткие теоретические сведения по свёрточным нейронным сетям, об архитектурах свёрточных нейронных сетей и особенностях их обучения можно узнать, перейдя по ссылкам:
1. • История возникновения ... .
2. • Архитектуры свёрточных... .
Ещё лекции и видеоматериалы по нейронным сетям:
1. лекция "Свёрточные нейронные сети" - dzen.ru/a/YkOg....
2. видеолекция "История возникновения и применение свёрточных архитектур" - dzen.ru/video/....
3. видеолекция "Архитектуры свёрточных нейронных сетей" - dzen.ru/video/....
4. лекция "Deep Learning: введение" - dzen.ru/a/Yke6....
5. видеолекция "Deep Learning: введение и применение" - dzen.ru/video/....
При создании текущего видео использовался материал:
1. Полный гайд по свёрткам: arxiv.org/abs/...
2. Обучение CNN: bit.ly/2DW6Odr
Подготовка материалов и презентации: Юлия Харина.
Озвучка: Руслан Дементьев.
Видео также опубликовано на Яндекс.Дзен канале "Самостоятельная работа": dzen.ru/video/....
Почему обычный многослойный персептрон дает плохие результаты при классификации изображений?
3:33
Потому что полносвязная нейронная сеть не пытается уловить какие-то пространственные взаимосвязи на изображении, а просто взвешивает значение пикселей
ахахахахах ору с комментов, ощущение как будто рассказываешь преподу билет и он пытается тебя завалить и накидывает дополнительные вопросы))))
Как описывается алгоритм свёртки чёрно-белого изображения с фильтром FхF?
4:10
Имеется фильтр G(3x3) и есть изображение I (W=6, H=6). Фильтр представляет квадратную матрицу меньшего размера FxF. Далее поэлементно умножаем матрицу фильтра на фрагмент изображения такого же размера, начиная с левого верхнего угла изображения. После поэлементного произведения получаем матрицу размера 3х3. Далее складываем все элементы этой матрицы и записываем полученное число в левый верхний угол результирующей матрицы. Это лишь одна операция свёртки с фильтром FxF. Чтобы свернуть всё изображение с этим фильтром необходимо продолжить эту операцию, двигаясь по изображению по одному пикселю по ширине и записывая результат свёртки в соответствующую ячейку результирующей матрицы. После того как мы достигли границы по ширине, двигаем фильтр на 1 пиксель ниже и ставим его в начало( в лево ) и повторяем прошлые шаги. Так мы делаем до тех пор, пока не пройдем по всему изображению. После свертки ч/б изображения одним фильтром - образуется матрица (H - F + 1)x(W - F + 1). То есть если изначальное изображение было 6х6 то после свертки будет 4х4.
Для чего свёрточный слой использует операцию свёртки?
Ответ: (8:08)
Свёрточный слой использует операцию свёртки для эффективного распознавания объектов на изображении.
Какие две основные операции используются в сверточных нейронных сетях?
2:51
Операция свёртки (convolution)
Операция пулинга (pooling)
В чем состоит основная идея современных сверточных нейросетей при решении задачи классификации?
Имеется две части нейросети. Первую часть, которая состоит из сверточных и pulling слоев должна помочь выделить признаки изображения путем преобразования входного тензора в тензор какого-то другого размера, который буде нести в себе достаточное количество полезной информации. Вторую часть нейросети, состоящей из fully connected слоев, используют для предсказания классов изображения по полученному тензору.
Тайминг 2:09
в чем суть задачи классификации изображения?:
суть в том чтобы по входному изображению определить что именно изображено, то есть предсказать класс по изображению
Из чего состоит любое изображение в памяти компьютера ?
0:40
Из пикселей
Для чего служат pooling слои?
Ответ: (10:17)
Pooling слои служат для того, чтобы сжимать размерность текущего тензора по ширине и высоте, и контролировать размеры текущих тензоров в нейронной сети.
Для чего нужны pooling слои?
Ответ: 10:16
Какой размер изображения поступает на второй сверточный слой?
Ответ: 9:36
Каковы основные элементы сверточной нейронной сети?
Операция свертки
Операция пулинга
3:09
Что такое average pooling?
11:04 Считается среднее чисел в фрагменте
Что такое Feature maps?
Ответ: 10:07. Это получаемые после сверточных слоев тензоры.
В чем суть сверточного слоя?
Идея в том что каждый фильтр влияет на изображения по разному, давая таким образом какое-то одно полезное представление. 8:53
Где веса сверточного слоя?
11:44 Веса представляют собой числа внутри фильтров
Объясните два основных типа pooling
Ответ: Max Pooling и Average Pooling( 10:43 )
Что происходит с изображением проходящем через свёрточный слой?
8:25
При прохождении через сверточный слой, изображение сворачивается каждым из k-фильтров этого слоя
Как посчитать padding по ширине/высоте?
Чем предоставляются в памяти компьютера цветные изображения?
1:00
Как называется вторая часть нейронной сети, которая состоит из fully connected слоев?
2:37
Называют классификатор. Это просто один или несколько полноценных слоев, которые используются для предсказания класса изображения по полученному от fitch экстрактора тензора.
интересная лекция, однако следует отметить, что у полносвязной нейронной сети (персептрон) довольно большой набор весов, и при достижении высокой точности следует использовать просто колоссальное количество примеров, сверточные нейронные сети имеют меньше весов, из-за этого экземпляров для обучения нужно меньше
Количество требуемых примеров для обучения чаще всего зависит от решаемой задачи. Персептрон колоссальное число примеров может не потянуть. Меньшее число настраиваемых параметров у свёрточных НС влечёт за собой сходимость раньше, чем у НС прямого распространения типа персептрон.
Какова суть задачи классификации изображений?
1:40 - она заключается в том, чтобы по входному изображению определить, что именно изображено, то есть определить класс объекта по его изображению
Какой пиксель обозначается как 0, а какой как 255?
0:52 0 - черный пиксель, 255 - белый пиксель
Для чего нужен pooling слой?
Для того чтобы сжимать размерность текущего тензора по ширине и высоте и контролировать
размеры текущих тензоров.
Чему равна глубина в цветном изображении?
1:10 Глубина равна 3, так как цветов всего 3: красный, синий и зеленый
Есть ли у pooling слоев веса?
12:04 Нет весов, они просто выделяют из тензора числа по определённым правилам
как работает сверточный слой?
Ответ 8:06
надо привести не только тайминг, но и сам текст ответа
вроде сухое объяснение, но все очень понятно, грамотно и по полочкам. спасибо